眾所周知，隨著科技的發展，ai技術也逐漸成熟，尤其是在金融等領域的應用已經很廣泛。平安科技作為ai領域的先頭部隊，逐漸將ai技術應用到醫療等領域，取得的成績也是有目共睹的。
據全球最大的文獻摘要與科研資訊引用資料庫scopus顯示，自 2017 年以來，ai領域年發表**數量增長率超過50%。也就是說，約 20 分鐘就會有一篇ai領域**發表。
除了新技術層出不窮外，**復現難，以及需要趟各種「坑」的沉沒成本，令前線戰友們在面臨產品節點壓力下，無過多精力與新技術「糾纏」。「因此，我們ai演算法平台部的職責就是把學術界最前沿的ai研究成果消化吸收改進，鑄成簡單易用又強大演算法工具，放到平台上提供給前線部隊。」
高鵬的jzmqumxjhh戰術是根據醫療ai模型研發生命週期中的四個關鍵環節——標註、訓練、泛化、部署——入手，打造各種「ai之劍」。
在資料標註階段，由於深度學習是一種資料驅動的技術，需要大量標註樣本。然而樣本標註需要耗費大量人力和資金成本；更重要的是，醫學樣本還需要專業的醫學知識。
針對這個痛點，高鵬為隊友們提供了基於主動學習(activelearning)的智慧型樣本標準工具。經過國家腎臟疾病臨床醫學研究中心病理分析專案的驗證，可以減少醫生約48%的標準工作量。
在模型訓練階段，訓練樣本的不均衡問題也是一大痛點。多數專案中，正常樣本很多，但罕見的病灶、特殊樣本非常稀缺，嚴重影響了模型的精度。就像精於技藝的匠師，高鵬總能研發出最新的**來反制對手。基於對抗生成網路(gan，generativeadversarialnetworks)的樣本增廣jzmqumxjhh工具，高鵬為隊友們造出第二把鋒利的「劍」：
類似於谷歌alphago左右互博的原理，針對特定需求演算法可以生成以假亂真的樣本程式設計客棧。平安智慧型醫療全球首款智慧型oct眼底疾病篩查系統就用到了這項技術。在由復旦大學附屬眼耳鼻喉科醫院牽頭，上海市一院和上海十院共同完成的多醫學中心臨床驗證中，oct眼底疾病篩查系統在影象質量評價、病灶檢測、急迫性判斷 3 項輔助醫療任務中，樣本準確率分別達99.2%、98.6%、96.7%。
患者在上海第十人民醫院由劉曉強主任進行眼底疾病智慧型篩查
在模型泛化階段，「乙個非常普遍的問題就是訓練資料往往來自特定醫院的特定裝置，但是產品真正應用的時候會遇來自不同地區、醫院、廠家裝置的資料，這對模型程式設計客棧泛化效能是乙個巨大的挑戰」。
高鵬出鞘了第三把「劍」——基於cycle-gan的模型跨域自適應工具。「我們發現醫療影像中結www.cppcns.com構資訊很關鍵，因此對cycle-gan進行改進，加入ssim結構保真損失函式，取得了很好的效果。」這項技術，最終幫助平安科技在ead2019 國際競賽中，奪取了模型泛化任務冠軍」。
第四把劍更接近高鵬的理想。在模型部署階段，如何通過剪枝、量化等模型壓縮技術，得到尺寸更小，速度更快的推理模型是核心問題。對此，高鵬和戰友們自主研發了一款面向automl的深度學習框架sfe（賽飛）ai演算法平台，其核心是一種稀疏化(sparse)的分形結構(fractal)神經網路，可針對特定問題自動演化(evolution)。
賽飛到底有多牛？還得拿事實說話。 8 月初，在國際頂級自然語言處理會議emnlp舉辦的coin2019 文字理解大賽上，平安智慧型醫療聯合上海交通大學團隊又拿下乙個世界第一。askbob文字理解技術和賽飛ai演算法平台作為兩項核心技術，尤其是後者，幫助平台的並行模型訓練將xlnet的訓練速度提高了 12 倍。一場數度和質量的比拼，又以取勝之資完成了較量。
顯而易見，ai在各領域的應用越來越廣泛，在服務完經濟之後，平安額吉將ai研發重心聚焦在醫療、教育等民生領域，力求以科技推動我國醫療水平的不斷提高。
本文標題: 將ai賦能醫療 平安科技賽飛平台再奪冠
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